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J-GLOBAL ID：201702235869422533   整理番号：17A0258680

C-SVMに基づく米検出アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

The Algorithm Research of Broken Rice Detection Based on C-SVM

著者 (3件)： Liang Shihua (College of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  Lin Yixin (College of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  He Jincheng (College of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University)
資料名： Hubei Nongye Kexue  (Hubei Nongye Kexue)
巻： 55  号： 20  ページ： 5368-5371  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2087A  ISSN： 0439-8114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本稿では,サポートベクトルマシン(SVM)に基づく全体の精米と米を区別する方法を提案し,まず第一に,米画像の閾値分割と平滑化のような画像前処理を行い,米の形状特性に従って,6つの形態学的特徴を抽出した。C-SVMにおける核関数パラメータをORANGE CANVASデータマイニングソフトウェアを用いて計算し,最終的に線形カーネル関数のC-SVMを分類装置として選択した。8組の米サンプル画像に対して米テストを行い、良好な分類効果が得られた。実験結果は,線形カーネル関数のサポートベクトルマシンが精整米%と米%の分類精度を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  核関数 ,  平滑化 ,  線形性 ,  *サポートベクトルマシン ,  画像 ,  *検出アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類精度 ,  Kernel関数 ,  形態学的特徴 ,  画像前処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： broken rice ,  feature extraction ,  Orange Canvas ,  C-SVM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 米 ,  検出アルゴリズム ,  研究